FARIMA模型在铁路数据网流量预测中的应用

"基于FARIMA的铁路数据网流量趋势预测" 本文是一篇研究论文，探讨了利用FARIMA（自回归整合移动平均模型）对铁路数据网流量进行趋势预测的方法。FARIMA模型是一种统计模型，特别适用于处理具有长期记忆性的非平稳时间序列数据，如网络流量数据。在铁路数据网中，流量数据往往呈现出复杂的动态变化，既有短期的波动，也有长期的趋势，这使得传统ARMA（自回归移动平均模型）在预测时可能不够准确。 文章首先介绍了FARIMA模型的基本概念，它结合了差分（d）和ARMA模型（p, q），能够同时捕捉数据的长期相关性和短期随机波动。FARIMA模型的参数d表示需要进行多少次差分使原始时间序列变得平稳，而p和q分别代表ARMA模型中的自回归项和移动平均项的阶数。 在研究中，作者使用实际的铁路数据网流量数据作为样本，通过选择合适的FARIMA模型参数（p, d, q），将非平稳的流量数据转化为近似平稳的时间序列。然后，利用这个模型对未来的流量进行预测。为了评估预测的准确性，文章采用了多个评价指标，如平均绝对误差（MAE）和绝对百分比误差（APE），并与基于ARMA模型的预测结果进行了对比。 通过对高速铁路数据网六个月的实际流量数据进行建模和分析，研究人员预测了未来两个月的流量趋势，并与实际发生的流量数据进行了对比。实验结果显示，FARIMA模型在预测铁路数据网流量趋势上表现出更高的精度，证明了该方法的有效性和适用性。 关键词强调了铁路数据网、FARIMA模型、长期相关性和趋势预测，表明本文的核心是利用FARIMA模型来解决铁路数据网流量的预测问题，特别是考虑到流量数据的长期依赖性，这是传统ARMA模型所忽视的。 这篇论文为铁路数据网的流量管理提供了新的预测工具，有助于优化网络资源配置，提升服务质量，确保铁路通信系统的稳定运行。通过FARIMA模型，可以更准确地预估流量变化，从而更好地应对突发的大流量情况，降低网络拥塞的风险。这一研究对于铁路行业的信息化建设和智能交通系统的发展具有重要的理论与实践意义。